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#統計 P値も事後分布の密度関数の値も、モデル(ベイズの場合は事前分布もモデルの要素)とパラメータの値の設定とデータの数値から計算される。データの数値は確定した定数であり、確率変数ではないし、確率変数の実現値である必要もない。「相性の良さの程度」という解釈はそういう場合にも機能する。

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黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 以上を理解した人は、P値関数とベイズ統計の事後分布がほぼ同じように使えることを、数秒で学べます! 添付画像は、「20回中6回」というデータの数値から得られる平坦事前分布に関する事後分布のグラフです。使い方はP値関数とほぼ同じです。 nbviewer.org/github/genkuro…

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#統計 データの数値が確率変数の実現値だとみなせる場合には、「相性の良さの程度」という曖昧にも聞こえる弱い解釈を超えることを言えるようになる。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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